[發明專利]模型訓練以及姿態預測方法、裝置、設備以及存儲介質

有效

• 申請號: 202011284722.6
• 申請日: 2020-11-17
• 公開（公告）號: CN112270711B
• 公開（公告）日: 2023-08-04
• 發明（設計）人: 王迪
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06T7/73
• 分類號: G06T7/73;G06V10/774;G06N20/20
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識產權代理有限責任公司 11204
• 代理人: 王達佐;馬曉亞

1.一種模型訓練方法，包括：

獲取訓練樣本集合，所述訓練樣本包括樣本人體圖像和對應的標注二維關節點；

根據所述訓練樣本，對待訓練模型的第一子模型和第二子模型執行以下迭代操作：

根據所述樣本人體圖像以及所述第一子模型，確定三維姿態參數，所述第一子模型用于表征人體圖像與三維姿態參數的對應關系；

根據所述三維姿態參數以及所述第二子模型，確定目標三維關節點，所述第二子模型用于表征三維姿態參數與三維關節點的對應關系；

根據所述目標三維關節點以及所述標注二維關節點，調整所述第二子模型的參數，其中，將所述目標三維關節點與所述標注二維關節點進行比較，根據所述目標三維關節點與所述標注二維關節點之間的差異調整所述第二子模型的參數。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述根據所述三維姿態參數以及所述第二子模型，確定目標三維關節點，包括：

根據首次得到的三維姿態參數，初始化所述第二子模型；

利用初始化后的第二子模型對后續得到的三維姿態參數進行優化，得到所述目標三維關節點。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，所述根據所述目標三維關節點以及所述標注二維關節點，調整所述第二子模型的參數，包括：

根據所述目標三維關節點以及預設的投影矩陣，得到目標二維關節點；

根據所述目標二維關節點以及所述標注二維關節點，調整所述第二子模型的參數。

4.根據權利要求3所述的方法，其中，所述根據所述目標二維關節點以及所述標注二維關節點，調整所述第二子模型的參數，包括：

確定所述目標二維關節點以及所述標注二維關節點之間的誤差；

調整所述第二子模型的參數以降低所述誤差。

5.一種姿態預測方法，包括：

獲取目標人體圖像；

根據所述目標人體圖像以及利用權利要求1~4所述的模型訓練方法訓練得到的模型，預測目標人體姿態參數。

6.一種模型訓練裝置，包括：

樣本獲取單元，被配置成獲取訓練樣本集合，所述訓練樣本包括樣本人體圖像和對應的標注二維關節點；

迭代單元，被配置成根據所述訓練樣本，利用以下模塊對待訓練模型的第一子模型和第二子模型執行迭代操作：

第一確定模塊，被配置成根據所述樣本人體圖像以及所述第一子模型，確定三維姿態參數，所述第一子模型用于表征人體圖像與三維姿態參數的對應關系；

第二確定模塊，被配置成根據所述三維姿態參數以及所述第二子模型，確定目標三維關節點，所述第二子模型用于表征三維姿態參數與三維關節點的對應關系；

參數調整模塊，被配置成根據所述目標三維關節點以及所述標注二維關節點，調整所述第二子模型的參數，其中，將所述目標三維關節點與所述標注二維關節點進行比較，根據所述目標三維關節點與所述標注二維關節點之間的差異調整所述第二子模型的參數。

7.根據權利要求6所述的裝置，其中，所述第二確定模塊進一步被配置成：

根據首次得到的三維姿態參數，初始化所述第二子模型；

利用初始化后的第二子模型對后續得到的三維姿態參數進行優化，得到所述目標三維關節點。

8.根據權利要求6所述的裝置，其中，所述參數調整模塊進一步被配置成：

根據所述目標三維關節點以及預設的投影矩陣，得到目標二維關節點；

根據所述目標二維關節點以及所述標注二維關節點，調整所述第二子模型的參數。

9.根據權利要求8所述的裝置，其中，所述參數調整模塊進一步被配置成：

確定所述目標二維關節點以及所述標注二維關節點之間的誤差；

調整所述第二子模型的參數以降低所述誤差。